[发明专利]一种基于AR模型的高速铣削颤振在线辨识方法有效

专利信息
申请号: 201610560905.3 申请日: 2016-07-15
公开(公告)号: CN106141815B 公开(公告)日: 2018-07-17
发明(设计)人: 曹宏瑞;贺东;周凯;陈雪峰;訾艳阳;张兴武 申请(专利权)人: 西安交通大学
主分类号: B23Q17/12 分类号: B23Q17/12
代理公司: 西安通大专利代理有限责任公司 61200 代理人: 陆万寿
地址: 710049 陕*** 国省代码: 陕西;61
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摘要: 发明公开了一种基于AR模型的高速铣削颤振在线辨识方法,包括:1)获取铣削过程的状态信息;2)对信号进行强迫振动频率滤波;3)对信号进行颤振敏感频带滤波;4)基于稳定铣削状态和颤振铣削状态下信号的AR模型的差异性构造了模型特征根指标R(k),通过对稳定铣削过程中信号进行时变AR(1)模型建模,利用带遗忘因子的递推最小二乘方法辨识得到模型在整个切削历程中的模型特征根R(k)的变化来辨识颤振。本发明相比于传统的颤振检测方法,把反映颤振的特征信息和与颤振无关的特征信息分离开来,并得到了铣削系统的本质特征参数,从本质上表征铣削颤振的物理特性,有效提高了颤振检测的敏感性、精确性和可靠性,降低误诊率和漏诊率。
搜索关键词: 颤振 铣削 高速铣削 模型特征 特征信息 铣削过程 在线辨识 辨识 本质特征 模型建模 频率滤波 强迫振动 物理特性 铣削系统 遗忘因子 最小二乘 差异性 传统的 漏诊率 检测 切削 递推 滤波 时变 误诊 敏感
【主权项】:
1.一种基于AR模型的高速铣削颤振在线辨识方法,其特征在于,包括以下步骤:(1)采集信号通过安装在高速主轴端的振动加速度传感器采集铣削过程中的状态信息,获得的颤振加速度信号表示为X=[x(1),x(2),…,x(n)],n表示信号长度;(2)对信号进行强迫振动频率滤波(3)对信号进行颤振敏感频带滤波(4)建立一阶时变AR(1)模型E(k+1)=β(k)·E(k)+a(k)式中:E(k)为铣削信号主颤振窄频带的能量;β(k)为时变AR(1)模型的系数;a(k)为时变AR(1)模型的模型残差;(5)颤振状态的辨识通过带遗忘因子的递推最小二乘方法得到AR(1)模型的特征根R(k)的变化趋势;当特征根R(k)减小到R(k)≤1时,辨识到高速铣削处于颤振状态。
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  • 一种随动集成式切削振动智能监测系统,包括刀柄随动模块、无线供电发射模块和数据接收模块;刀柄随动模块包括刀柄和刀柄随动体,刀柄随动体连接在刀柄的下端,刀柄内设置有加速度传感器,刀柄随动体内设置有前置调理模块、数据采集模块、无线通信模块和无线供电接收模块,加速度传感器、前置调理模块、数据采集模块和无线通信模块依次连接并均与无线供电接收模块连接,刀柄随动体上还设置有光电编码器模块;无线供电发射模块与无线供电接收模块无线连接,数据接收模块与无线通信模块无线连接。该系统将加速度传感器及其数据处理、采集、传输和供电等模块集成到刀柄上,切削力测量精度高,能够随动实时监控,保证了切削力信号强度。
  • 振动辨别方法以及振动辨别装置-201210199739.0
  • 田中贵晓 - 大隈株式会社
  • 2012-06-14 - 2017-03-01 - B23Q17/12
  • 本发明提供一种振动辨别方法以及振动辨别装置,其能够比以往更高精度地辨别颤振的种类。作为解决手段,将在对时域振动加速度进行高速傅里叶分析而求出了频域振动加速度时出现的多个峰值作为对象进行颤振的辨别。因此,在与仅使用频域振动加速度的最大值进行辨别的现有技术相比时,特别在利用低旋转速度的加工和齿数少的刀具的加工中,能够正确地辨别所产生的颤振的种类,并且还能够辨别由于刀具与工件之间的摩擦或加工引起的冲击力而产生的“固有振动型强制颤振”。
  • 数控刀柄内径跳动检测机的新型主轴-201520767015.0
  • 陈长硈 - 江苏双阳机械科技有限公司
  • 2015-09-30 - 2016-01-20 - B23Q17/12
  • 本实用新型公开了一种数控刀柄内径跳动检测机的新型主轴,包括转动连接于壳体内的主轴,主轴的顶端穿过壳体顶面所设的通孔,主轴位于壳体内设有气动驱动装置,电动驱动装置和机械驱动装置;壳体顶面位于通孔下方固定有轴套,轴套套置于主轴表面;主轴的顶部设有与数控刀柄的安装部匹配的槽口,槽口的下部为圆柱形结构,槽口下部的槽壁均匀设有多个磁瓦安装槽,磁瓦安装槽内固定有磁瓦,轴套的内壁对应于磁瓦位置处设有多层线圈绕制槽,线圈绕制槽内绕指固定有线圈。从上述结构可知,本实用新型的数控刀柄内径跳动检测机的新型主轴,通过多种驱动装置,实现了主轴可以由多种能量提供驱动力,提高了产品的适用性,也便于实现节能的目的。
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